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发明专利
已授权
一种优化词袋模型的图像分类方法
📄 申请号:CN202111087243.X
📄 发布日:2026/05/07
著录项目信息
申请日
2021-09-16
公开号
CN113902930A
公开日
2022-01-07
申请人
燕山大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06V10_46
IPC 分类号
G06V10_46
,
G06V10_762
,
G06V10_74
,
G06V10_764
,
G06K9_62
,
G06N20_10
,
技术画像
所属领域
图像识别
图像识别
人工智能算法
计算机视觉
应用场景
图像分类, 智能监控, 自动驾驶, 医学影像分析, 工业检测
AI 智能推荐
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摘要
本发明公开一种优化词袋模型的图像分类方法,所述方法包括:提取图像局部特征;对局部特征聚类生成视觉字典;计算视觉单词显著性生成显著性字典;根据显著性字典对图像局部特征进行加权局部约束线性编码;对编码系数矩阵进行空间金字塔池化生成图像向量表示;将得到的图像向量表示输入到HIK交叉核函数SVM分类器中进行分类。本发明提出的显著性字典考虑了视觉单词之间的内在关系,减少了视觉字典中的冗余信息,提升了视觉字典的显著性和判别力。另外提出的加权局部约束线性编码,在将局部特征用视觉单词表示的过程中,考虑了K近邻单词之间的位置关系,为单词设置了权重,减小了重构误差,提升了分类性能。
权利要求书 (12项)
说明书
附图
……
……
图1
图2
图3
法律状态时间线
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